Explore une réponse linéaire optimale pour les systèmes dynamiques stochastiques, s'attaquant aux perturbations et à l'optimisation de la vitesse de mélange.
Couvre les méthodes d'optimisation, les garanties de convergence, les compromis et les techniques de réduction de la variance en optimisation numérique.
Couvre les tableaux NumPy et leurs représentations graphiques à l'aide de Matplotlib, en se concentrant sur les techniques de création, de manipulation et de visualisation des tableaux.
Explore l'histoire, la théorie et les applications du transport optimal dans différents domaines, montrant son importance dans la résolution de problèmes mathématiques complexes.
Explore la méthode Extra-Gradient pour l'optimisation Primal-dual, couvrant les problèmes non convexes, les taux de convergence et les performances pratiques.
Explore les copules dans les statistiques multivariées, couvrant les propriétés, les erreurs et les applications dans la modélisation des structures de dépendance.
Explore l'estimation de la probabilité maximale et les tests d'hypothèses multivariées, y compris les défis et les stratégies pour tester plusieurs hypothèses.
Explore l'informatique comme le quatrième pilier de la culture, son évolution, son intégration dans la société et ses applications dans la physique et les mathématiques modernes.
